2018 Fiscal Year Research-status Report
Prediction from motion by machine learning using geometric algebra
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18K11477
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Research Institution | Kogakuin University |
Principal Investigator |
橘 完太 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (20402539)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 機械学習 / クリフォード代数 / ロボットヨット / 実機制御 |
Outline of Annual Research Achievements |
人類の「動きから先を読む」能力を計算知能技術によって拡大する研究を順調に進めた。平成30年度には、身体活動の認識、機械学習で生成したメロディの感性評価、四元数を活用した粒子フィルタ、複素ニューラルネットワークによる風予測、不確実な自然の中で帆船の真の動きを推定し制御を目指す帆走の実機実験を行った。具体的には、以下の研究を行った。 ・人間の身体活動(歩行、走行、踊りなど)を動きの特徴量を組み合わせて識別する手法を提案し発表した (N. H. V. Nguyen, et al.)/時系列信号であるメロディを機械学習により生成し、人間がどのように感じるかを研究した。音楽のメロディを元に生成的競合ネットワークGANを用いメロディを生成する手法を提案した。提案手法を用いて生成したメロディを人間がどのように感じるかを主観評価実験により確かめた。提案手法を用いて複数のメロディ群をもとにそれぞれGANを学習させ、それらの判別機の出力によりメロディ群間の類似度を評価した。その結果、人間の主観評価と機械による類似度評価の間に同じ傾向がみられた。(Tachibana and Takagi)(髙木,橘)/複素空間のRectified Linear Unit関数を用いた複素ニューラルネットワークによる風の予測性能を評価した。(Tachibana and Otsuka)/四元数を状態変数に持つ粒子フィルタによる位置姿勢の推定(柴田,橘)/風上の目標点に到達する帆走の実機実験(橘,阿部)/位置情報に加えてロール角を計測する帆走の実機実験(清水,橘)/クリスプ集合でなくファジィ集合を用いて制御する帆走の実機実験(氏家,橘)
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
人類の「動きから先を読む」能力を計算知能技術によって拡大する研究が国内外で非常に盛んになっているため、我々も相当の進捗ペースを想定して計画した。平成30年度には、概ね計画通りに進捗した。身体活動の認識、機械学習で生成したメロディの感性評価、四元数を活用した粒子フィルタ、複素ニューラルネットワークによる風予測、不確実な自然の中で帆船の真の動きを推定し制御を目指す帆走の実機実験を行った。また、不確実な自然環境の中での実機実験を効率よく進められるよう陸上ヨット(Land Sailing)製作技術を確立し、Pythonや他のプログラミング言語で書かれて公開されている各種ライブラリを有効に活用し、実装した。
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Strategy for Future Research Activity |
人類の「動きから先を読む」能力を計算知能技術によって拡大する研究を進める。「動き」をどのような数学的枠組みで定式化・実装するか、「先を読む」際に何を出力すればよいか、という深いレベルから考察し、既存のパターン認識・異常検知・プランニングの各手法とは異なる斬新な手法を研究していく。応用先は、引き続き実環境での帆走とする。また、その途中段階として、動力船を用いた水上での機械学習を行い、上記の抜本的な新手法を試みる。
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Causes of Carryover |
端数であり次年度に使用する
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Research Products
(10 results)